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崗位職責：

1、LLM應用開發(fā)與優(yōu)化
負責大語言模型（LLM）相關應用的開發(fā)、優(yōu)化和部署，包括但不限于問答系統(tǒng)、智能對話、內(nèi)容生成等場景。
設計和實現(xiàn)基于LLM的復雜應用流程，如檢索增強生成（RAG）、多輪對話系統(tǒng)、任務自動化（Agent）等。
優(yōu)化LLM應用的性能，包括響應速度、準確性和用戶體驗。
2、技術棧集成與工具使用
熟練使用LangChain、LangGraph等LLM應用框架，構建高效、可擴展的應用流程。
集成向量數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)高效的文本檢索和相似性搜索?？焖俅罱ê筒渴餖LM應用。
數(shù)據(jù)處理與模型集成 ，負責數(shù)據(jù)的收集、清洗和預處理，構建高質(zhì)量的訓練和測試數(shù)據(jù)集。
實現(xiàn)文本嵌入（Embedding）模型的集成與應用，提升文本表示的質(zhì)量。
結合外部知識庫或API，增強LLM的能力，實現(xiàn)更精準的問答和推理。
3、Prompt設計與模型調(diào)優(yōu)
設計高效的提示詞（Prompt），提升LLM的輸出質(zhì)量和穩(wěn)定性。
對LLM的輸出進行評估和優(yōu)化，解決模型生成中的偏見、錯誤或不一致問題。
4、團隊協(xié)作
與產(chǎn)品經(jīng)理、技術總監(jiān)等團隊成員緊密合作，理解業(yè)務需求并轉化為技術方案。
參與項目的全生命周期管理，包括需求分析、技術設計、開發(fā)實現(xiàn)、測試部署和運維支持。
編寫清晰的技術文檔，分享技術經(jīng)驗和實踐，提升團隊整體技術水平。

技能要求：
1、精通Python編程，具備扎實的算法和數(shù)據(jù)結構基礎。
熟悉常用深度學習框架，如PyTorch，能夠獨立完成模型訓練、調(diào)優(yōu)和部署。
了解Transformer架構及其在自然語言處理（NLP）中的應用。
2、深入了解大語言模型（LLM）的應用框架，包括但不限于LangChain、LangGraph、LlamaIndex等
掌握LLM相關技術棧，如：
Embedding技術：熟悉文本嵌入模型，能夠?qū)崿F(xiàn)文本向量化表示。
向量數(shù)據(jù)庫（Vector DB）：熟練使用Pinecone、Weaviate、Milvus、FAISS等向量數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)高效的相似性搜索和數(shù)據(jù)存儲。
檢索增強生成（RAG）：具備RAG架構的實際應用經(jīng)驗，能夠結合LLM與外部知識庫實現(xiàn)高質(zhì)量的問答系統(tǒng)。
Agent技術：熟悉LLM驅(qū)動的Agent開發(fā)，能夠設計并實現(xiàn)多輪對話、任務規(guī)劃和自動化工作流。
了解LLM的微調(diào)（Fine-tuning）技術，包括LoRA、QLoRA等高效微調(diào)方法。
3、熟練掌握LangChain和LangGraph，有實際項目經(jīng)驗，能夠構建復雜的LLM應用流程。
熟悉Dify、Coze等LLM應用開發(fā)平臺，能夠快速搭建和部署LLM應用。熟悉基于docker的部署
具備LLM應用的全流程開發(fā)經(jīng)驗，包括需求分析、數(shù)據(jù)處理、模型集成、性能優(yōu)化和部署上線。
4、熟悉Prompt Engineering，能夠設計高效的提示詞（Prompt）以提升LLM的輸出質(zhì)量。
了解LLM的評估方法，能夠設計并實施對模型性能的評估和測試。
5、具備良好的溝通能力和團隊協(xié)作精神，能夠與產(chǎn)品、設計、工程等多部門高效合作。
具備較強的學習能力和問題解決能力，能夠快速掌握新技術并應用于實際項目。
對AI技術有熱情，關注行業(yè)前沿動態(tài)，能夠主動提出創(chuàng)新性解決方案。